DenseNet-centercrop:一个用于肺结节分类的卷积网络

为解决由肺部CT图像对肺结节进行良恶性分类的问题,提出了一个新颖的端到端深度学习网络DenseNet-centercrop。通过在原有的DenseNet结构中的稠密块间增加新的分支,引入了中心剪裁操作。该网络结构具有2个优势:(1)不仅最大程度保留了DenseNet的结构,而且将其稠密连接机制扩展到了稠密块水平,大大丰富了肺结节的多尺度特征。(2)参数量较少,是一种轻量化的网络结构。将基于该网络的肺结节良恶性分类方法在LIDC-IDRI数据集上进行评估,实验结果表明,DenseNet-centercrop极大地提高了DenseNet的性能,较现有的其他肺结节良恶性分类方法具有更高的AUC分值和分类精度。

回归原创之思——新媒体的原创生产及意义分析

新媒体行业的拔地而起,不但改变了人们的生活方式,也解决了众多人口的就业问题,越来越多的群体或个人依赖新媒体传播达到了各种目的。然而在新媒体行业发展史上,原创对其传播而言有着举足轻重的地位。本文探讨了新媒体行业如何有效地进行原创生产以及原创对新媒体传播的反作用与意义,为当前新媒体的发展提供一定的参考。

中外知名社交媒体传播方式对比研究

随着新媒体大军的突起,如今社交媒体凭借其自身优势在传媒市场占有举足轻重的地位。风靡于国外的Facebook、Twitter、Youtube,盛行于中国的Weibo(微博)、We Chat(微信)、Youku(优酷),彼此之间渊源甚深,但又各有不同。中外社交媒体在传播方式、传播内容、传播效果上都有很大差异,本文对几大社交媒体的传播方式进行简要对比分析。